Как использовать предиктивную клиентскую аналитику для преобразования пользователей

Предиктивная клиентская аналитика использует машинное обучение для анализа исторических данных и построения алгоритма. Затем этот алгоритм применяется к текущим данным, чтобы предсказать, что произойдет дальше.

Хотя эти прогнозы не могут предсказать будущее со 100-процентной точностью, они могут выявить тенденции и закономерности, которые предлагают вам подкрепленные данными подсказки о наилучших способах достижения ваших целей, включая конверсии.

Вы можете использовать предиктивную аналитику, чтобы понять поведение клиентов и повысить конверсию. Читайте дальше, чтобы узнать, как это сделать.

Насколько точна предиктивная аналитика клиентов?

Прогнозная аналитика клиентов не является надежной. Алгоритмы, которые производят аналитику клиентов, полагаются на большое количество высококачественных данных, чтобы выдавать надежные прогнозы.

Компании с более чем 100 000 активных пользователей в месяц с большей вероятностью смогут воспользоваться всеми преимуществами прогнозной клиентской аналитики, поскольку у них достаточно большой объем данных для обеспечения точных прогнозов. Компании также должны планировать взаимодействие с клиентами, чтобы пользователи могли инициировать их на протяжении всего пути клиента. Этими триггерами могут быть точки соприкосновения, такие как клики, регистрации, просмотры видео или достижение определенных этапов. Это поведенческие данные, которые будет обрабатывать ваш алгоритм прогнозной аналитики.

Инструмент прогнозной аналитики, такой как Amplitude Audiences, измерит точность модели и даст вам оценку работоспособности на основе таких вещей, как качество и количество данных. Все, что выше 70%, считается пригодной для использования моделью.

Полезно думать о прогнозной аналитике клиентов с точки зрения тенденций и игры на шансы, а не о точных цифрах и процентах. Например, прогнозная аналитика показывает, что 45% ваших клиентов, которые не включили ни одной песни в вашем приложении для потоковой передачи музыки в течение двух дней, уйдут. Однако эта цифра подскакивает до 65 процентов после трех дней бездействия.

Вместо того, чтобы беспокоиться о точности процентных соотношений между вторым и третьим днями, сосредоточьтесь на общем тренде. Это понимание говорит вам, что есть важная веха, когда важно повторно привлечь клиентов, чтобы убедиться, что вы удовлетворяете их потребности. Например, вы можете отправить им уведомление в приложении с приглашением послушать новый сингл, выпущенный их любимым исполнителем.

Связь между предиктивной аналитикой и поведением клиентов

Прогнозная клиентская аналитика помогает понять поведение пользователей и то, как клиенты будут реагировать на ваши попытки подтолкнуть их к определенным действиям. Инструмент предиктивной аналитики помогает вам протестировать различные возможности, чтобы вы могли принять экономически эффективное решение с более высокой вероятностью успеха.

С помощью алгоритма предиктивной аналитики, такого как прогнозы Amplitude, вы можете просто выбрать вкладку прогнозов, создать когорту или группу пользователей и выбрать будущее действие, которое вы хотите или не хотите, чтобы эта группа предприняла. После завершения работы модели вы сможете увидеть, какие факторы являются наиболее важными для прогнозирования конверсии. К этим факторам относятся атрибуты — возраст, тип устройства, размер компании — и поведение — воспроизведение песни, совместное использование плейлиста, использование избранного.

Знание того, какие функции и поведение в продукте влияют на конверсию, поможет вам понять, что нужно изменить, чтобы повысить коэффициент конверсии.

Варианты использования прогнозной клиентской аналитики

Вы можете использовать предиктивную аналитику клиентов для:

• Ценообразование : Предиктивная аналитика помогает вам определить правильную цену для вашего продукта. Вы можете поэкспериментировать с несколькими разными ценами. Если вы обнаружите, что некоторые люди отказываются от своих корзин покупок по более высокой цене, вы можете отправить последующее электронное письмо с предложением скидки.
• Перекрестные продажи и дополнительные продажи. Увеличить пожизненную ценность клиента (CLV) за счет перекрестных и дополнительных продаж проще с помощью предиктивной клиентской аналитики. Основываясь на исторических данных, алгоритм может предупредить вас о том, что геймеры, которые покупают драгоценные камни в игре для повышения уровня, также любят покупать новые предметы. Вы можете использовать эту возможность для создания набора внутриигровых усилений, когда клиенты приобретают определенное количество драгоценных камней.
• Маркетинговые кампании . С помощью прогнозной аналитики клиентов вы можете увидеть, что люди, которые переходят на целевую страницу из TikTok, с большей вероятностью загрузят ваше приложение, чем те, кто переходит по ссылке из Facebook. Вы можете взять эту информацию и решить инвестировать больше своего бюджета в социальных сетях в TikTok. Или вы можете настроить обмен сообщениями в рекламе Facebook, чтобы привлечь более квалифицированных и заинтересованных посетителей.
• Обратное ценообразование : Предиктивная аналитика клиентов помогает вам нацелить правильное сообщение на нужного клиента в зависимости от вероятности того, что он совершит действие. Возьмем, к примеру, подписки. Алгоритм может помочь определить, имеют ли пользователи высокую, среднюю или низкую вероятность подписки на ежемесячную подписку. Вы можете использовать эту информацию, чтобы распределить пользователей по трем когортам и соответствующим образом адаптировать последующие действия. Например, для тех, кто с наибольшей вероятностью зарегистрируется, может быть достаточно простого напоминания по электронной почте или уведомления в приложении. Для тех, у кого низкая вероятность, вы можете рассмотреть возможность предоставления им бесплатного первого месяца и десятипроцентной скидки на второй месяц.

Сокращение оттока клиентов с помощью прогнозной аналитики

Неважно, насколько хорош ваш механизм приобретения; если вы не можете удержать существующих клиентов, вам будет сложно развивать свой бизнес.

Прогнозная аналитика клиентов помогает компаниям выявлять клиентов с высоким риском оттока. Чтобы определить отток клиентов до того, как это произойдет, посмотрите на характеристики клиентов, которые уходили в прошлом, используя когортный анализ коэффициента оттока. Вы также можете посмотреть на жизненный цикл клиента, чтобы понять, кто, скорее всего, уйдет. Вы можете найти индикаторы, основанные на том, как долго человек был клиентом, сколько времени прошло с тех пор, как он в последний раз взаимодействовал с вашим продуктом, прежде чем уйти, и какие функции он использовал или не использовал, прежде чем попрощаться.

Затем вы можете протестировать различные сообщения и поощрения, чтобы узнать, что с наибольшей вероятностью удержит этих клиентов в будущем.

Наконец, вы применяете эти уроки к текущим клиентам, которые демонстрируют аналогичные признаки оттока. Вмешавшись на ранней стадии, у вас больше шансов восстановить доверие и лояльность клиентов.

Четыре компании, использующие предиктивную аналитику (правильный путь)

Ожидается, что к 2028 году рынок прогнозной аналитики вырастет до 41,5 млрд долларов. Компании, которые не начнут использовать эти инструменты прогнозирования, теперь рискуют отстать от конкурентов. Вот несколько примеров использования, демонстрирующих, как лидеры отрасли используют прогностическую аналитику клиентов для развития своего бизнеса.

1. Jumbo превратила свой бизнес в прибыльную машину для дополнительных и перекрестных продаж с помощью Audiences. Алгоритм Amplitude учится на прошлом покупательском поведении и определяет, какие продукты клиенты захотят купить в следующий раз. Чем больше данных они включают в прогнозы продуктов, тем больше продаж они совершают, когда покупатели отправляются оформлять заказ.
2. Amazon использует свои огромные наборы данных, чтобы максимизировать ценность каждой покупки, которую совершают клиенты. Он меняет цены на продукты так часто, как каждые десять минут. Клиенты видят разные цены в зависимости от того, за что конкуренты продают свои продукты, доступного инвентаря, популярности товара и прошлого поведения клиента и людей со схожими предпочтениями.
3. Stitch Fix использует прогнозную аналитику для подбора стилей для клиентов. Они используют смесь явной информации, предоставленной клиентом, плюс поведение схожих групп клиентов и то, как они реагировали на эти стили.
4. Chick-fil-A позволяет легко и быстро выбрать любимый элемент, поскольку в нем представлены различные макеты меню. Они основывают каждый макет на известных предпочтениях клиентов и предпочтениях похожих клиентов. Предиктивная аналитика также помогает Chick-fil-A принимать UX-решения в своем приложении, например, перемещать кнопку доставки на первый экран заказа. Этот шаг привел к увеличению заказов на доставку на 23 процента.

Применяйте прогнозную аналитику клиентов на практике

Опрос Harvard Business Review 2019 года показал, что 77% руководителей считают внедрение больших данных сложной задачей. Но опасались они не технологий — 93 % считали, что адаптация их людей и процессов станет настоящим препятствием.

Хотя математика, лежащая в основе предиктивной клиентской аналитики, может быть сложной, процесс создания прогноза не обязательно должен быть таким. Инструменты цифровой аналитики, такие как Amplitude, являются самообслуживаемыми и предоставляют науку о данных в руки менеджеров по продуктам и маркетологов, которым она нужна для ежедневного принятия решений, без участия вашей команды по обработке данных. Превратите больше людей в вашей компании в аналитиков данных, которые могут прогнозировать поведение клиентов — быстро и самостоятельно — и предпринимать действия на основе данных.

Запросите демонстрацию Amplitude Audiences сегодня и узнайте, как легко можно делать прогнозы, которые влияют на ваши цены, персонализацию продуктов, маркетинговые кампании и многое другое.

использованная литература

• Глобальный рынок прогнозной аналитики 2028, Statista
• Как Amazon использовала большие данные для управления электронной коммерцией, Inside Big Data, 2019 г.
• Тур по алгоритмам, исправление стежков
• Компании терпят неудачу в своих усилиях стать управляемыми данными, Harvard Business Review, 2019 г.